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目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大。为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波(Adaptive fading Kalman filter,AFKF)进行旋翼无人机组合导航解算,算法通过实时计算遗忘因子,对过去的数据权重进行削减,以提高扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力。应用旋翼无人机真实飞行数据进行仿真,仿真结果表明,自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,弥补传感器测量精度不足,改善旋翼无人机组合导航解算结果。 相似文献
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惯性测量单元(IMU)作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能。为了提高IMU的容错能力,本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的IMU故障诊断技术。首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断。最后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。 相似文献
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针对可重构系统硬件任务划分并行度最大问题,提出一种基于并行度最大的多目标优化任务划分算法。首先,该算法在满足可重构硬件面积资源和合理依赖关系的约束下,按广度优先的遍历方式搜索待划分的操作节点;然后,着重考虑执行延迟对于系统完成时间的影响,将块内操作节点的并行度最大化;最后,在减少碎片面积和不增加块间连接边数的原则下接受新的节点,否则就结束一个块划分。实验结果表明,与现有的基于层划分(LBP)和基于簇划分(CBP)两种算法相比,提出的算法获得了最大的块内操作并行度,同时还减少了划分块数和块间的连接边数。 相似文献
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随着深度学习在训练成本、泛化能力、可解释性以及可靠性等方面的不足日益突出,类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点。脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递方式,且具有计算能力强、功耗低等特点,在模拟人脑学习、记忆、推理、判断和决策等复杂信息方面具有重要的潜力。本文对脉冲神经网络从以下几个方面进行总结:首先阐述脉冲神经网络的基本结构和工作原理;在结构优化方面,从脉冲神经网络的编码方式、脉冲神经元改进、拓扑结构、训练算法以及结合其他算法这5个方面进行总结;在训练算法方面,从基于反向传播方法、基于脉冲时序依赖可塑性规则方法、人工神经网络转脉冲神经网络和其他学习算法这4个方面进行总结;针对脉冲神经网络的不足与发展,从监督学习和无监督学习两方面剖析;最后,将脉冲神经网络应用到类脑计算和仿生任务中。本文对脉冲神经网络的基本原理、编码方式、网络结构和训练算法进行了系统归纳,对脉冲神经网络的研究发展具有一定的积极意义。 相似文献
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